b) Những hạn chế và nguyên nhân:
2.2.6.5 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t.
Để có thể suy diễn mơ hình này thành mơ hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai. Giả thuyết Ho là βk = 0. Ta có Sig. của F = 0,000 < 1/1000 nên bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 2. 19: Kiểm định về sự phù hợp của mơ hình hồi quy
ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 26,960 1 26,960 134,699 0,000 Dư 27,620 138 0,200 Tổng 54,580 139 2 Hồi quy 34,957 2 17,479 122,0 29 0,000 Dư 19,623 137 0,143 Tổng 54,580 139
Dư 17,613 136 0,130 Tổng 54,580 139 4 Hồi quy 37,786 4 9,446 75,933 0,000 Dư 16,795 135 0,124 Tổng 54,580 139 5 Hồi quy 38,447 5 7,689 63,865 0,000 Dư 16,134 134 0,120 Tổng 54,580 139
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả)
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk= 0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào bảng, ta có mức giá trị Sig của cả 5 biến có sig <0,05 nên bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan. Để dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp stepwise selection , cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF=1,000, hệ số này khá thấp. Và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao. Hệ số VIF < 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) > 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Như vậy mơ hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mơ hình.
Dựa trên các kết quả thu được thông qua việc xây dựng mơ hình hồi quy đa biến phản ánh sự phụ thuộc của biến ý định sử dụng đối với các biến độc lập. Như vậy mơ hình hồi quy xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bảng 2. 20: Kiểm định giả thuyết
Giả thiết Nội dung Sig. Kết luận
H1 Nhóm các nhân tố thuộc về chương trình khuyến mãi tương quan cùng chiều quyết định tiếp tục sử dụng của khách hàng 0,00 Chấp nhận
H2 Nhóm các nhân tố thuộc về chính sách lãi suất tương quan
cùng chiều quyết định tiếp tục sử dụng của khách hàng 0,00 Chấp nhận
H3 Nhóm các nhân tố thuộc về nhân viên ngân hàng tương
quan cùng chiều quyết định tiếp tục sử dụng của khách hàng 0,00 Chấp nhận
H4 Nhóm các nhân tố thuộc về sản phẩm, dịch vụ tương quan
cùng chiều quyết định tiếp tục sử dụng của khách hàng 0,02 Chấp nhận
H5 Nhóm các nhân tố thuộc về uy tín thương hiệu tương quan
cùng chiều quyết định tiếp tục sử dụng của khách hàng 0,00 Chấp nhận
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả)